模型匹配驱动的收集型传感网节能滤波机制

【摘要】：论文面向传感器网络周期性收集中信息残缺流数据的统计特征,研究信源异构数据模型匹配驱动的节能滤波机制(MMF)。该机制在数据收集的作用阶段和信息容错方面区别于传统的面向传输过程的同构数据无损融合技术,能够在网络面向应用的前提下,针对异构信源采用有损融合方式来进一步降低网络整体能耗和传输时延。MMF的运作过程分别由模型建立的基本数据收集阶段和模型匹配驱动的自适应数据滤波阶段构成。首先依据半监督学习算法估计描述信源分布的高斯混合模型(GMM)参数,进而基于模型匹配程度来自适应控制网内数据通信频率,执行服务质量要求(QoS)约束下的数据收集有损融合。仿真实验表明,相比于一些经典的数据收集节能算法,本文提出的滤波机制能够在满足系统服务质量要求的前提下,通过提取信源异构流数据的统计冗余特征和驱动相应的模型匹配操作有效地抑制网内冗余数据传输次数和降低传输延时,最终实现健壮节能的传感器网络数据收集效果。 【作者单位】： 华东理工大学信息科学与工程学院;东南大学移动通信国家重点实验室;上海交通大学电子工程系;
【关键词】： 传感器网络 数据收集 模型匹配 滤波机制 节能
【基金】：国家自然科学基金项目资助(60802005) 优秀青年教师科研基金项目资助(YH0157127)
【分类号】：TP393.01;TP212.9
【正文快照】： 1引文传感器网络的主要任务是将网内传感器节点收集的数据传送给基站。数据收集是传感器网络面向应用的基本功能,体现了其运作的实际意义,而资源和能量约束是传感器网络的主要特征。因此,节能数据收集方法的设计是学术界的研究热点。由于传感器网络中,通信的代价比计算的代价

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